Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Softwareentwicklung längst vom Experimentierfeld zum Alltagswerkzeug geworden. Während in vielen Unternehmen noch über Pilotprojekte, Freigabelisten und Sicherheitsfragen diskutiert wird, ist der Einsatz entsprechender Tools bei jenen, die gerade erst in den Beruf einsteigen, praktisch flächendeckend etabliert. Wie selbstverständlich das geschieht und wo die Grenzen dieser Praxis verlaufen, hat die Cloudflight Group im November 2025 im Rahmen des 41. Cloudflight Coding Contest erhoben. Befragt wurden 1.119 Teilnehmende, überwiegend Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien. 99 Prozent von ihnen nutzen KI-Tools regelmäßig, gleichzeitig berichten rund zwei Drittel von Einschränkungen bei genau dieser Nutzung.
Weit mehr als ein Werkzeug zur Code-Generierung
Wofür die Tools eingesetzt werden, fällt breiter aus, als das gängige Bild vom automatisierten Programmieren vermuten lässt. Auf die reine Code-Generierung entfallen 18 Prozent der Nennungen und damit nicht einmal die Spitzenposition. Nahezu gleichauf liegen Debugging und Code-Review mit 19 Prozent sowie Aufgaben ohne direkten Codebezug wie Recherche und Organisation, ebenfalls mit 19 Prozent. Die Optimierung bestehenden Codes erreicht 17 Prozent, Dokumentation kommt auf zwölf und Testautomatisierung auf zehn Prozent.
Aussagekräftiger als die Verteilung der Aufgaben ist allerdings die Frage, wo die Befragten den tatsächlichen Gewinn sehen. 48 Prozent nennen hier die Entlastung von repetitiven, zeitintensiven Tätigkeiten, etwa beim Erstellen standardisierter Dokumentation, beim Vorbereiten von Boilerplate-Code oder beim Sortieren von Daten. An zweiter Stelle folgt mit 42 Prozent das Lernen. In den Antworten taucht KI dabei immer wieder als eine Art Nachhilfe ohne Öffnungszeiten auf, die bei Verständnisfragen schneller weiterhilft als Handbuch oder Lehrveranstaltung. Die Studienautor:innen sehen darin einen unterschätzten Hebel, weil solche Lernhilfen den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung gerade dort verbessern könnten, wo die technische Bildungsinfrastruktur schwach ausgebaut ist. Für 28 Prozent liegt der wesentliche Vorteil in einer schnelleren Fehlersuche.
Nicht die Technik bremst, sondern das Regelwerk
So breit die Anwendungsfälle sind, so eng sind vielerorts die Grenzen, und die verlaufen kaum entlang technischer Fragen. An der Spitze der genannten Hürden stehen mit 46 Prozent Vorgaben von Schulen, Universitäten oder Arbeitgeber:innen und damit annähernd doppelt so oft wie der zweitwichtigste Grund. Kosten und Lizenzgebühren nennen 24 Prozent, dahinter liegen mit 23 Prozent Bedenken ethischer, rechtlicher und datenschutzrechtlicher Art. Dass jemand schlicht kein Interesse an KI-Werkzeugen hat, kommt mit zwei Prozent praktisch kaum vor.
Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, verweist auf die Risiken hinter diesen Vorgaben. Gängige Anwendungen seien "nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken". Wer an DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sei, riskiere Verstöße, "wenn regulierte Daten über nicht autorisierte Dienste verarbeitet werden". Ein pauschales Verbot löst das Problem laut den Studienautor:innen allerdings nicht, sondern verschiebt es nur. Wird der Zugang stark eingeschränkt, greifen viele auf das eigene Smartphone oder Notebook zurück und arbeiten mit Anwendungen, von denen die IT-Abteilung nichts weiß. Sinnvoller sei aus Molins Sicht der umgekehrte Weg, nämlich freigegebene Tools direkt in der gewohnten Entwicklungsumgebung, abgesichert über klare Kontrollen und nachvollziehbare Protokolle.
Für André Holhozinskyj, CEO der Cloudflight Group, ist das vor allem eine organisatorische Aufgabe: "Unternehmen müssen KI als virtuelle Mitarbeiterin verstehen, die ein geregeltes Onboarding innerhalb der Organisation benötigt. Die zentrale Verantwortung liegt darin, Workflows und Regelwerke zu definieren, die eine tiefe Integration von KI ermöglichen und absichern."
Tägliche Nutzung und Zweifel an der eigenen Zukunft
So fest KI im Arbeitsalltag verankert ist, so zurückhaltend fällt der Blick auf die eigene Laufbahn aus. Lediglich zwölf Prozent machen sich keinerlei Gedanken über die Auswirkungen auf ihre Karriere. Die restlichen 88 Prozent verteilen sich auf leichte Besorgnis mit 28 Prozent, moderate mit 37 Prozent, starke mit 17 Prozent und extreme mit fünf Prozent. Die größte Gruppe bewegt sich damit in einer nüchternen Mittellage. Wer die Werkzeuge täglich einsetzt, kennt eben auch ihre Schwächen und geht deshalb davon aus, dass sich das Berufsbild in den kommenden Jahren spürbar verschiebt. In den offenen Antworten kehrt zudem die Sorge um den eigenen Lernfortschritt wieder, also die Befürchtung, durch zu große Abhängigkeit fachlich zurückzufallen. Gewünscht werden entsprechend Erklärungen statt fertiger Lösungen.
Dieselbe Debatte wird derzeit auch aus Unternehmenssicht geführt, allerdings mit umgekehrtem Vorzeichen, nämlich bei der Frage, ob Einstiegsjobs überhaupt noch gebraucht werden. Holhozinskyj warnt davor, sie als Einsparungspotenzial zu betrachten: "Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt. Wer ihnen jetzt trotzdem die Einstiegstür verschließt, verliert nicht nur die eigene Senior-Kompetenz von morgen, sondern diese Talente an Wettbewerber, die konsequenter auf Ausbildung setzen."
www.cloudflight.io
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